MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210549489 · doi:10.1080/07053436.2021.1999091

Testing the measurement invariance of perceived freedom scale by gender

2021· article· en· W4210549489 sur OpenAlexvenueno aff
Elif Köse, Tennur Yerlisu Lapa, Evren Tercan Kaas, Nezaket Bilge Uzun

Notice bibliographique

RevueLoisir et Société / Society and Leisure · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueRecreation, Leisure, Wilderness Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfirmatory factor analysisMeasurement invarianceStructural equation modelingPsychologyCovarianceMetric (unit)Scale (ratio)MathematicsStatisticsConstruct validityAnalysis of covarianceFactor analysisEconometricsSocial psychologyPsychometricsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies that aim to point out structural differences between groups assume that the measurement tool will function similarly, and thus the results of such measurements will have similar psychometric features. Hence, this study aimed to test the measurement invariance (MI) of the construct validity of the Perceived Freedom in Leisure Scale (PFLS). The research sample consisted of 1097 university students (480 women and 617 men). The MI of the PFLS was tested by multigroup confirmatory factor analyses that test the invariance of the covariance structures within the scope of structural equation modeling. The study yielded evidence which indicates that the measurement model defined for the factor structure of the scale provides MI in terms of gender. The fit indexes for formal invariance, which is the first phase of MI, are χ2/df = 1.48; CFI = .97; NFI = .91; and RMSEA = .065. Meanwhile, the study observed that a value regarding metric, scalar, and strong invariances, which pertain to other phases of MI, is within acceptable limits (≤−.01 ∆CFI ≤.01). According to the results, we can deduce that the items on a psychological measurement tool represent the same psychological structure among groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLoisir et Société / Society and LeisureMême sujetRecreation, Leisure, Wilderness ManagementTravaux en français237 207